ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误通常发生在使用Pandas DataFrame或Series进行多维索引时。在 Pandas 1.0.0 版本之前，Pandas 支持使用多维索引，但在这个版本之后，它不再支持。为了解决这个问题，你需要将 DataFrame 或 Series 转换为 Numpy 数组，然后再进行多维索引。

以下是一个示例代码，用于将 DataFrame 转换为 Numpy 数组并进行多维索引：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将 DataFrame 转换为 Numpy 数组
array = np.array(df)

# 进行多维索引
result = array[:, [0, 2]]

print(result)

输出结果为：

array([[1, 7],
       [2, 8],
       [3, 9]])

在这个示例中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `np.array()` 函数将其转换为 Numpy 数组。接着，我们使用 `[:, [0, 2]]` 进行多维索引，获取第一列和第三列的值。最后，我们将结果打印出来。

希望这可以帮助你解决问题！

相关问题

valueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported.

这个 ValueError 错误是由于使用了多维索引（如 `obj[:, None]`）而导致的。在最新的版本中，不再支持这种操作。您可以尝试使用其他方法来实现您的需求，例如使用 reshape() 函数或使用新的索引方式来获取您需要的数据。如果您能提供更多的上下文信息，我将能够为您提供更具体的解决方案。

plt.plot(goal_df['time'], goal_df['use_rate'])报错：ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.

这个错误通常是因为在使用 Matplotlib 绘图时，使用了旧版本的 NumPy 语法，而新版本的 NumPy 已经不支持。解决方法是将要绘制的数据转换为 NumPy 数组，然后再进行绘制。例如，如果你想绘制一个 DataFrame 中的两列数据，可以使用以下语法：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4], 'use_rate': [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
time_arr = df['time'].values
use_rate_arr = df['use_rate'].values
plt.plot(time_arr, use_rate_arr)

这样就能够正确地绘制 DataFrame 中的数据了。注意，使用 `.values` 方法将 DataFrame 列转换为 NumPy 数组。